GOEN 検索ワードによる人的ネットワークの構築出原ゼミ 3 年高林数馬背景図 2:専門用語辞書の作成膨大な情報がある Web 上で必要する情報を見つけ出すのは困難であり、また欲しい情報が Web 上に存在するという保証もない。そこで、情報自体を探すのではなくその情報を持ち得る人間を自動的に探し出す方法を考えた。アプリケーション概要ユーザーが検索エンジンを利用し、ワードを検索した際に、そのワードに対して専門性の高いユーザーを自動で探し出し、推奨する。(図１) 図 3:評価方法このワードに詳しい人は？現状この人に聞いてみたら？  入力フォームに URL を入力すると、ウェブサイトの情報を取得し、専門性の数値を出力する。  ウェブサイトの情報を追加した場合、データベースの情報を上書きする。図 1:アプリケーションの概要今後の予定実現方法  専門用語辞書の質を高める。ユーザーの専門性を評価するために基準となる辞書を構築する。この辞書は Web サイトを※1 Mecab で形態素解析し、※2 TermExtract で出力した専門性の数値をデータベースに蓄積すること  入力したワード、訪問したサイトのデータで作成する。（図 2） ※1 Mecab：京都大学情報学研究科−日本電信電話株式会社コミュニケーション科学基礎研究所共同研究ユニットプロジェクトを通じて開発された｢形態素専門用語辞書の構築評価方法ユーザーが検索したワードと訪問サイトの情報を取得する。専門用語辞書と同じように、取得した情報から専門性を出力する。出力された結果の数値と、専門用語辞書の数値を比較してユーザーの専門性を評価する。（図３）専門値の比較方法は、いくつかの手法を検討中である。を取得する。注釈解析エンジン｣ ※2 TermExtract：東京大学・中川裕志教授、横浜国立大学・森辰則助教授が作成した「専門用語自動抽出システム」